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- 數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)過程分幾個(gè)階段 內(nèi)容精選 換一換
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為什么要使用華為云 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù) GaussDB (DWS) ？ 免費(fèi)體驗(yàn) 應(yīng)用場景:云上數(shù)據(jù)平臺快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 產(chǎn)品優(yōu)勢 DWS輸出流（通過 OBS 轉(zhuǎn)儲方式）:功能描述 DWS輸出流（通過OBS轉(zhuǎn)儲方式）:功能描述 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案來自：百科每個(gè)任務(wù)會(huì)進(jìn)行多個(gè)檢測項(xiàng)的檢查，如基礎(chǔ)安全檢測、違規(guī)收集信息檢測、隱私聲明一致性檢測等，整個(gè)檢測過程分為應(yīng)用解析、靜態(tài)分析、動(dòng)態(tài)運(yùn)行三個(gè)階段，因?yàn)閼?yīng)用自身原因，如閃退、無法解析、無法安裝等原因?qū)е缕渲心硞€(gè)階段出現(xiàn)異常的時(shí)候任務(wù)會(huì)中止。這時(shí)候已經(jīng)有了一部分檢測結(jié)果，但為了保證整體任務(wù)檢測完整性，我們會(huì)判定當(dāng)前任務(wù)失敗來自：專題
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來自：百科華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 時(shí)間：2020-09-24 14:45:50 廣義上來說，Hadoop大數(shù)據(jù)平臺也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫的特征，也被企業(yè)所廣泛使用。因?yàn)镸PP架構(gòu)的可來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)？ 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)？ 時(shí)間：2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉庫 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級縮短至小時(shí)級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來自：百科![]()
訴求。DWS Express可直接對存儲在 對象存儲OBS 上的大數(shù)據(jù)平臺集成、處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 優(yōu)勢 統(tǒng)一分析入口：以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口，應(yīng)用開發(fā)人員使用熟悉的SQL語言即可訪問所有數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)交互式分析：針對即時(shí)的分析需求，分析人員通過DWS Express，可實(shí)時(shí)從大數(shù)據(jù)平臺中獲取信息。來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 云硬盤應(yīng)用場景：數(shù)據(jù)倉庫 云硬盤應(yīng)用場景：數(shù)據(jù)倉庫 時(shí)間：2021-03-23 19:41:16 云硬盤 數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場景，典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫上云往往會(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle來自：百科![]()
并修復(fù)問題，增強(qiáng)系統(tǒng)穩(wěn)定性和安全性。 持續(xù)集成與預(yù)防：作為CI/CD流程的一部分，代碼檢查有助于快速響應(yīng)修復(fù)，同時(shí)積累經(jīng)驗(yàn)預(yù)防未來問題，提升軟件長期穩(wěn)定性。 最后，要進(jìn)行單元測試。單元測試是軟件開發(fā)過程中的一種重要測試方法，可以針對程序模塊進(jìn)行測試從而檢驗(yàn)其正確性。。 確保功能正來自：百科![]()
求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價(jià)值”，成為助力客戶實(shí)現(xiàn)預(yù)測性分析的關(guān)鍵要素。 圖2大數(shù)據(jù)融合分析 優(yōu)勢 統(tǒng)一分析入口 以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口，應(yīng)用開發(fā)人員使用熟悉的SQL語言即可訪問所有數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)交互分析 針對即時(shí)的分析需求，分析人員可實(shí)時(shí)從大數(shù)據(jù)平臺中獲取信息。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 企業(yè)實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)的挑戰(zhàn)貫穿整個(gè)生產(chǎn)運(yùn)營過程 企業(yè)實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)的挑戰(zhàn)貫穿整個(gè)生產(chǎn)運(yùn)營過程 時(shí)間：2021-07-01 10:02:11 云主機(jī) 云計(jì)算 1、資源采購 （1）國際直采門檻高，流程復(fù)雜 （2）目的地不明確，SIM卡庫存管理壓力大 （3）國內(nèi)資源渠道能力參差不齊來自：百科![]()
質(zhì)量有嚴(yán)格的要求。 產(chǎn)品逐漸向敏捷方向發(fā)展，這時(shí)有一部分研發(fā)工具平臺已經(jīng)陸續(xù)轉(zhuǎn)到上云，一些測試類的工具也需要轉(zhuǎn)型。之前產(chǎn)品的交付是半年、兩個(gè)月發(fā)一次，轉(zhuǎn)型之后變成一個(gè)月，甚至兩周發(fā)一次，但這時(shí)的轉(zhuǎn)變并不徹底，與客戶的交付過程仍然存在一些問題。后來越來越多的工具向平臺化、服務(wù)化方向來自：專題![]()
(當(dāng)企業(yè)切換商機(jī)為商機(jī)2.0后，銷售階段轉(zhuǎn)化分析將對應(yīng)變更) 商機(jī)總數(shù) / 商機(jī)總金額 商機(jī)總數(shù)：進(jìn)入過本階段的所有商機(jī)數(shù) 商機(jī)總金額 ：進(jìn)入過本階段的所有商機(jī)的預(yù)測金額求和（預(yù)測金額 = 商機(jī)金額 * 贏率） 平均停留，格式為 “x天x小時(shí)x分x秒” 在當(dāng)前階段停留的平均時(shí)長 平均停留 =來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫需求分析階段的數(shù)據(jù)字典 數(shù)據(jù)庫需求分析階段的數(shù)據(jù)字典 時(shí)間：2021-06-02 10:01:20 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的需求分析階段，要求輸出數(shù)據(jù)字典。這里的數(shù)據(jù)字典是進(jìn)行需求分析階段，數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析所獲得的成果。而不是某個(gè)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品中的DD（Data來自：百科![]()
Lora數(shù)據(jù)采集器的亮點(diǎn)在于其支持35個(gè)子設(shè)備數(shù)據(jù)接入，并且能夠與子設(shè)備自動(dòng)配對。這意味著企業(yè)可以輕松地將多個(gè)設(shè)備連接到該采集器上，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中管理和統(tǒng)一分析。無論是傳感器、監(jiān)控設(shè)備還是其他數(shù)據(jù)源，Lora數(shù)據(jù)采集器都能夠穩(wěn)定可靠地接收并轉(zhuǎn)換為RS485總線的數(shù)據(jù)，支持標(biāo)準(zhǔn)的Modbus協(xié)議。來自：專題![]()
數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，來自：專題![]()
公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS) 的優(yōu)勢 公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS) 的優(yōu)勢 時(shí)間：2020-09-24 14:47:48 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫售價(jià)昂貴，設(shè)備系統(tǒng)選型，采購周期長，擴(kuò)容復(fù)雜，整體運(yùn)行成本十分高昂，因此很難為中小企業(yè)所采納。 公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)G來自：百科![]()
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TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間：2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Teradata數(shù)據(jù)倉庫擁有全球領(lǐng)先的技術(shù)，其主要軟件和硬件產(chǎn)品包括：Teradata數(shù)據(jù)庫、Teradata數(shù)據(jù)倉庫軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺。來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫需求分析階段的數(shù)據(jù)字典包含什么 數(shù)據(jù)庫需求分析階段的數(shù)據(jù)字典包含什么 時(shí)間：2021-06-02 10:03:51 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)字典是對數(shù)據(jù)的描述，不是數(shù)據(jù)本身。包括： 1. 數(shù)據(jù)項(xiàng) 數(shù)據(jù)項(xiàng)名稱，含義，數(shù)據(jù)類型，長度，取值范圍，單位，與其他數(shù)據(jù)項(xiàng)邏輯關(guān)系等。 是邏輯設(shè)計(jì)階段模型優(yōu)化的依據(jù)。來自：百科![]()
，用戶可以選擇Hive（數(shù)據(jù)倉庫），SparkSQL以及Presto交互式查詢引擎。 5、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn)，并與 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio集成，提供一站式的大數(shù)據(jù)協(xié)同開發(fā)平臺，幫助用戶輕松完成數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、腳本開發(fā)、作業(yè)調(diào)度、運(yùn)維監(jiān)控等多來自：專題![]()
GaussDB(DWS)與Hive在功能上存在一定的差異，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面： Hive是基于Hadoop MapReduce的數(shù)據(jù)倉庫，GaussDB(DWS)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉庫。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲，GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本來自：百科
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